Na maioria das situações, dispõe-se de dados de uma amostra, mas, a partir destes, pretende-se tirar conclusões acerca das características da população que essa amostra representa. Para tal, recorre-se a Estatística Inferencial, que inclui a construção de intervalos de confiança e a realização de testes de hipóteses. Este curso debruça-se, principalmente, sobre os testes de hipóteses, ensinando a escolher o mais adequado a cada situação, a aplicar no R e a interpretar os resultados obtidos.

ES102 – Estatística inferencial em R

A Estatística Inferencial visa inferir sobre a população, a partir do conhecimento dos dados da amostra, englobando a estimação pontual e intervalar de parâmetros e o teste de hipóteses acerca destes.

Neste curso você vai aprender a:

  • Utilizar corretamente termos como precisão, confiança, nível de significância e p-value;
  • Construir intervalos de confiança;
  • Escolher o teste de hipóteses adequado a cada situação;
  • Executar os comandos do R necessários para a aplicação dos testes no R;
  • Interpretar os resultados obtidos no R.

A quem se destina este curso?

Este curso destina-se a estudantes, professores e pesquisadores, como suporte a disciplinas de Estatística ou à elaboração de análises de dados para trabalhos académicos.

Destina-se também a data scientists ou outros profissionais que necessitem de analisar dados e realizar inferências.

Currículo do Curso

Seção 1 – Apresentação
Apresentação do curso ES102 GRÁTIS 00:03:00
Apresentação da professora Sílvia Pedro GRÁTIS 00:05:00
Instruções de realização do curso 00:00:00
Seção 2 – Fundamentos de Estatística Inferencial
Introdução à estatística inferencial 00:05:00
Métodos de amostragem 00:19:00
Testes de hipóteses 00:07:00
Intervalos de confiança 00:13:00
QUESTIONARIOS: ES102Q01 00:20:00
Seção 3 – Inferências sobre a média populacional
Normalidade e Teorema do Limite Central 00:06:00
Distribuição amostral da média 00:07:00
Ilustração do Teorema do Limite Central no R 00:10:00
Intervalo de confiança para a média populacional 00:07:00
Teste de hipóteses para a média populacional 00:10:00
Teste de hipóteses para a média populacional no R 00:05:00
Seção 4 – Testes para comparação de duas amostras independentes
Teste t para amostras independentes 00:20:00
Teste t para amostras independentes no R 00:15:00
Teste não paramétrico de Mann-Whitney no R 00:16:00
QUESTIONARIOS: ES102Q02 00:20:00
Seção 5 – Testes para comparação de k amostras independentes
Análise de Variância 00:13:00
Análise de Variância no R 00:07:00
Testes de comparações múltiplas no R 00:04:00
Verificação do pressuposto de homocedasticidade no R 00:04:00
Alternativas no caso de heterocedasticidade no R 00:03:00
Verificação do pressuposto de normalidade no R 00:04:00
Teste não paramétrico de Kruskal-Wallis no R 00:04:00
QUESTIONARIOS: ES102Q03 00:20:00
Seção 6 – Testes para comparação de duas amostras emparelhadas
Teste t para amostras emparelhadas 00:14:00
Teste t para amostras emparelhadas no R 00:14:00
Teste não paramétrico dos sinais no R 00:10:00
Teste não paramétrico de Wilcoxon no R 00:11:00
QUESTIONARIOS: ES102Q04 00:15:00
Seção 7 – Testes para comparação de k amostras emparelhadas
ANOVA de medidas repetidas no R 00:15:00
Teste de Friedman no R 00:07:00
QUESTIONARIOS: ES102Q05 00:10:00
Seção 8 – Testes de independência
Teste de independência do Qui-Quadrado de Pearson 00:15:00
Teste de independência do Qui-Quadrado de Pearson no R 00:17:00
QUESTIONARIOS: ES102Q06 00:20:00
Seção 9 - Script em R e bancos de dados utilizados
Scripts em R e bancos de dados utilizados no curso ES102 02:50:00
Seção 10 - Referências bibliográficas
Referências bibliográficas ES102 00:03:00

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